Lösungen für die Prüfung von Automobil-Radargeräten
Keysight-Testlösungen für Kfz-Radar helfen Ihnen, Radarsensoren und -module unter sicheren, kontrollierbaren und reproduzierbaren Laborbedingungen zu validieren. Das Portfolio umfasst Radarzielsimulation und Full-Scene-Emulation sowie Tx/Rx-Verifizierung, Konformitätstests, OTA-Charakterisierung und Interferenz-/Immunitätstests über die wichtigsten Kfz-Radarbandbereiche hinweg. Wählen Sie die passende Lösung für Ihre Anwendung – von der Benchtop-Verifizierung bis hin zu hochdichten Multi-Target-Szenarien – um die Validierung zu beschleunigen und die Zuverlässigkeit zu verbessern. Benötigen Sie Hilfe bei der Auswahl? Sehen Sie sich die untenstehenden Ressourcen an.
Reale Radarkomplexität ins Labor bringen
Die Radarszenen-Emulation ermöglicht die wiederholbare und kontrollierte Validierung der Radarwahrnehmung und -funktionen im Labor. Entdecken Sie eine Auswahl an Demos des Radarszenen-Emulators (RSE), die von den grundlegenden Radarfunktionen bis hin zu Wahrnehmungs- und ADAS/AD-Tests reichen. Lesen Sie die Anwendungsbeschreibung, um zu erfahren, wie Mehrwegeeffekte durch die Synchronisierung von Reflexionen emuliert und anhand realer Radarmessungen validiert werden können.
Finden Sie kompatible Software und Zubehör für Ihre Lösung zum Testen autonomer Fahrten.
Wählen Sie aus einer breiten Palette an Validierungs-, Konformitäts- und Szenario-Wiedergabe-Software oder Zubehör wie Radarzielsimulatoren, Lidar-Kalibrierungskits, Hochleistungs-HF-Kabeln, GNSS-Antennen und mehr.
Dienstleistungen und Support
Innovieren Sie im Handumdrehen mit maßgeschneiderten Supportplänen und priorisierten Reaktions- und Bearbeitungszeiten.
Profitieren Sie von planbaren, leasingbasierten Abonnements und umfassenden Lifecycle-Management-Lösungen – damit Sie Ihre Geschäftsziele schneller erreichen.
Als KeysightCare-Abonnent profitieren Sie von einem erweiterten Service mit zuverlässiger technischer Unterstützung und vielem mehr.
Stellen Sie sicher, dass Ihr Testsystem den Spezifikationen entspricht und sowohl lokale als auch globale Standards erfüllt.
Schnelle Messungen dank hauseigener, von Ausbildern geleiteter Schulungen und E-Learning.
Laden Sie die Keysight-Software herunter oder aktualisieren Sie Ihre Software auf die neueste Version.
Häufig gestellte Fragen
Die Wahl der richtigen Testlösung für autonomes Fahren hängt von der Sensortechnologie, der Fahrzeugplattform und der Validierungsphase ab. Radarbasierte Anwendungen erfordern unter Umständen Radarzielsimulation, Emulation vollständiger Szenen, Sender-/Empfängerverifizierung, OTA-Charakterisierung, Konformitätstests sowie Störfestigkeits-/Immunitätstests in den wichtigsten Frequenzbändern des Automobilradars.
Für Lidar-basierte Wahrnehmungssysteme ermöglicht ein Lidar-Szenenemulator die Simulation realer Fahrszenarien im Labor mit kontrollierter Distanz und Reflektivität. Die optimale Lösung sollte alle zu validierenden Szenarien unterstützen – von der Verifizierung im Labormaßstab bis hin zu hochauflösenden Multi-Target-Tests – und gleichzeitig die Validierungsgeschwindigkeit und -zuverlässigkeit verbessern.
Autonome Fahrsysteme erfordern eine Kombination aus Sensor-, Wahrnehmungs-, Szenario-, Konformitäts- und Systemvalidierungstests. Radarsensoren und -module benötigen möglicherweise Zielsimulationen, Simulationen vollständiger Szenen, Sender- und Empfängerverifizierung, OTA-Charakterisierung, Störfestigkeits- und Immunitätsprüfungen sowie Konformitätsvalidierung.
Lidar-Systeme benötigen unter Umständen Szenensimulationen mit präziser Steuerung von Entfernung und Reflektivität, um zu überprüfen, wie der Sensor auf realistische Fahrsituationen reagiert. Diese kontrollierten Tests ergänzen die Straßentests, indem sie es Ingenieuren ermöglichen, kritische Szenarien sicher zu wiederholen, Variablen zu isolieren und das Verhalten von Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und autonomen Fahrzeugen (AV) im Labor zu evaluieren.
Zu den wichtigsten Kennzahlen gehören Wahrnehmungsgenauigkeit, Entscheidungsverzögerung, Kommunikationszuverlässigkeit, Systemstabilität, Wiederholbarkeit und sicherer Betrieb unter verschiedenen Bedingungen. Zur Radarvalidierung können Teams außerdem die Leistung von Sender und Empfänger, das Ansprechverhalten des Ziels, das Verhalten der optischen Überwachung (OTA), die Störfestigkeit und die Konformitätsergebnisse bewerten.
Für die Lidar-Validierung sind wichtige Messgrößen die Distanzreaktion, die Reflektivität, die Szenenreproduzierbarkeit und das konsistente Sensorverhalten in kontrollierten Szenarien. Diese KPIs helfen Ingenieuren zu verstehen, ob ADAS- und autonome Fahrsysteme ihre Umgebung zuverlässig erfassen und einen sicheren Fahrzeugbetrieb unterstützen können.
Autonome Fahrzeuge werden unter realen Bedingungen getestet, indem kritische Fahrszenarien in sicheren, kontrollierbaren und reproduzierbaren Laborumgebungen nachgebildet und die Ergebnisse bei Bedarf durch Feld- oder Straßentests ergänzt werden. Radarzielsimulationen und die Emulation vollständiger Szenen helfen zu validieren, wie Sensoren auf Objekte, Bewegung, Entfernung und komplexe Situationen mit mehreren Zielen reagieren, ohne sich ausschließlich auf Tests im öffentlichen Straßenverkehr zu verlassen.
Die Szenensimulation im Lidar-Bereich ermöglicht es Ingenieuren, Entfernung und Reflektivität zu steuern, um Fahrszenarien reproduzierbar nachzubilden. Dieser Ansatz unterstützt Teams bei der Bewertung von Grenzfällen, Fehlermodi und Gefahrensituationen und reduziert gleichzeitig Risiko, Kosten und Variabilität realer Straßentests.
Autonome Fahrtests sollten die Anforderungen an Konformitäts-, Compliance- und Sicherheitsvalidierung des entwickelten Sensors oder Systems erfüllen. Bei Automobilradar kann dies Konformitätstests, OTA-Charakterisierung, Sender-/Empfängerverifizierung sowie Störfestigkeits-/Immunitätstests umfassen, um die korrekte Funktion der Radarsensoren und -module unter den definierten Testbedingungen zu bestätigen.
Auf Fahrzeug- und Systemebene konzentriert sich die Sicherheitsvalidierung darauf, ob ADAS-/AV-Funktionen die Umgebung wahrnehmen, auf Szenarien reagieren und unter kontrollierten und reproduzierbaren Bedingungen zuverlässig funktionieren. Kalibrierungs- und Supportleistungen tragen ebenfalls dazu bei, dass das Testsystem die Spezifikationen erfüllt und geltende lokale und globale Normen einhält.
Autonome Fahrtests lassen sich in Entwicklungsabläufe integrieren, indem wiederholbare Laborszenarien zur Validierung von Sensoren, Modulen und ADAS-/AV-Funktionen im Zuge der Hardware- und Softwareentwicklung eingesetzt werden. Szenario-Wiedergabesoftware, Radar-Zielsimulation, Lidar-Szenensimulation, Kalibrierungswerkzeuge und die automatisierte Testausführung unterstützen Ingenieure dabei, Bedingungen nach Designänderungen erneut zu testen und die Ergebnisse konsistent zu vergleichen.
In Validierungsworkflows hilft wiederholbares Testen Teams, Variablen zu isolieren, Verbesserungen oder Rückschritte zu verfolgen und von einfachen Tests zu komplexeren Szenarien mit mehreren Zielen oder vollständigen Szenen überzugehen. Dies unterstützt einen skalierbareren Ansatz für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge als die alleinige Verwendung manueller Tests oder die Anzahl der zurückgelegten Straßenkilometer.